【摘要】粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarmOptimizer,PSO)基于群智能方法的演化計算技術(shù)預(yù)備知識無約束最優(yōu)化問題其中,通常稱變量為決策變量(decisionvariables),稱為目標(biāo)函數(shù)(objectivefunction)
2025-05-20 19:24
【摘要】基于粒子群優(yōu)化的快速KNN分類算法張景祥濟南大學(xué)計算機工程學(xué)院計算機專業(yè)英語教程科技英語,專業(yè)英語,IT英語特點:詞匯、術(shù)語、專用語北京石油化工學(xué)院張國英沙蕓江慧娜主要內(nèi)容?1論文背景與意義?2k近鄰分類文本分類算法?3粒子群優(yōu)化算法
2024-10-25 18:02
【摘要】基于粒子群算法的PID參數(shù)優(yōu)化計算機控制理論與設(shè)計作業(yè)姓名:學(xué)號:基于粒子群算法的PID參數(shù)優(yōu)化基于粒子群算法的PID參數(shù)優(yōu)化徐鵬翔1501086控制
2024-08-23 15:54
【摘要】I基于粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機的短期風(fēng)速預(yù)測摘要為了能夠減少或消除風(fēng)電開發(fā)并網(wǎng)帶來的對電網(wǎng)的穩(wěn)定性的不良影響,風(fēng)電場風(fēng)速的短期預(yù)測已經(jīng)成為各個國家共同關(guān)注的問題。風(fēng)電場風(fēng)速的準(zhǔn)確預(yù)測,對風(fēng)電場的規(guī)劃計劃設(shè)計、大型風(fēng)場中風(fēng)電機組開停機計劃的安排、保持電網(wǎng)的安全穩(wěn)定性、提高經(jīng)濟效益和社會效益都有很重要的意義。本文的歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)來自我校
2024-12-10 14:01
【摘要】分層組播機制的應(yīng)用 關(guān)鍵詞:分層組播;單次clr;異構(gòu)網(wǎng)絡(luò);虛擬課堂分層組播技術(shù)是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中傳輸多媒體實時數(shù)據(jù)的一個重要解決方案。 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用和快速發(fā)展已經(jīng)使人們可以通過網(wǎng)絡(luò)進行隨時隨地的學(xué)習(xí)。虛擬課堂就是在計算
2025-04-13 20:36
【摘要】2010屆信息與計算科學(xué)專業(yè)畢業(yè)設(shè)計粒子群優(yōu)化算法及其參數(shù)設(shè)置畢業(yè)設(shè)計目錄摘要 IIAbstract III 1研究背景和課題意義 1參數(shù)的影響 1應(yīng)用領(lǐng)域 2電子資源 2主要工作 2 3粒子群算法思想的起源 3算法原理 4基本粒子群算法流程 5特點 6帶慣性權(quán)重的粒子群算法 7粒子群算法的研究現(xiàn)狀
2025-07-03 05:22
【摘要】遼寧科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(論文)第64頁基于粒子群算法的控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計摘要本文主要研究基于粒子群算法控制系統(tǒng)PID參數(shù)優(yōu)化設(shè)計方法以及對PID控制的改進。PID參數(shù)的尋優(yōu)方法有很多種,各種方法的都有各自的特點,應(yīng)按實際的系統(tǒng)特點選擇適當(dāng)?shù)姆椒?。本文采用粒子群算法進行參數(shù)優(yōu)化,主要做
2025-07-03 20:46
【摘要】本科畢業(yè)設(shè)計論文題目基于粒子群算法的配送路線優(yōu)化研究專業(yè)名稱信息與計算科學(xué)學(xué)生姓名陳波指導(dǎo)教師劉尊畢業(yè)時間2015年6月設(shè)
2025-07-03 21:00
【摘要】基于粒子群優(yōu)化算法的圖像分割系統(tǒng)的設(shè)計1目錄第一章緒論.................................................................................4研究的背景和意義.........................................................
2024-11-14 04:01
【摘要】粒子群優(yōu)化算法及改進的比較研究摘要粒子群優(yōu)化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法是一種優(yōu)化計算技術(shù),由Eberhart博士和Kennedy博士提出,它源于對鳥群和魚群群體覓食運動行為的模擬。PSO算法是一種基于迭代的優(yōu)化工具,系統(tǒng)初試化為一組隨機解,通過迭代搜尋最優(yōu)解,粒子在解空間中追隨最優(yōu)的粒子進行搜索
2024-12-11 18:19
【摘要】本科畢業(yè)設(shè)計論文題目基于粒子群算法的配送路線優(yōu)化研究專業(yè)名稱信息與計算科學(xué)學(xué)生姓名陳波指導(dǎo)教師劉尊畢業(yè)時
2025-07-10 11:27
【摘要】多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法在配置城市土地使用上的應(yīng)用Consideringtheever-increasingurbanpopulation,itappearsthatlandmanagementisofmajorimportance.Landusesmustbeproperlyarrangedsothattheydonotinterferewi
2025-06-28 22:28
【摘要】基于粒子群優(yōu)化法的負荷模型參數(shù)辨識概述作為近年來廣受關(guān)注的粒子群優(yōu)化法(ParticleSwarmOptimization,PSO),它的誕生源于Eberhart博士與Kennedy博士對于鳥類捕食行為的模擬而發(fā)明的一種新的全局優(yōu)化算法。粒子群優(yōu)化法(PSO算法)具有全局性能好、搜索效率高等優(yōu)點,故在電氣領(lǐng)域越來越多的應(yīng)用開始出現(xiàn),本次的課題即是
【摘要】目錄第一章緒論 3 本文的。。。。。 3(見智能優(yōu)化算法及應(yīng)用P1頁) 4 4 6(見粒子群算法及其應(yīng)用) 7本文的研究背景 7本文的研究內(nèi)容 8第二章粒子群算法的基本原理和發(fā)展現(xiàn)狀 8引言 8粒子群算法的起源背景 8粒子群算法的基本思想 9基本粒子群算法模型與實現(xiàn) 12 12 13 13 14基本粒子
2025-07-04 05:45
【摘要】1粒子群優(yōu)化算法的實證分析研究摘要:這篇論文主要寫的是我們實證分析研究粒子群優(yōu)化算法的成就。具有非勻稱的最初范圍的設(shè)置的函數(shù)是四種不同基準(zhǔn)函數(shù)對所提算法被選作測試函數(shù)。這個實驗的結(jié)果證實了粒子群優(yōu)化算法的利與弊。在所有的測試?yán)又?,粒子群?yōu)化算法總是迅速地朝著最佳的方向收斂,但是當(dāng)它接近最小值時,它會減緩收斂速度。但是這個
2024-12-09 17:28